• 한국음향학회지
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• 제8권4호
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• pp.44-52
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• 1989

UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) 알고리듬은 MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬을 2차원으로 확장하여 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정해 왔다. 이 논문의 목적은 신호대잡음비가 아주 낮은 경우에도 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정할 수 있도록 UCERSS 알고리듬을 개선하는데 있다. 잡음 성분을 술이기 위해 covariance difference 행렬을 이용한 ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬을 UCERSS 알고리듬과 결합하여 2차원으로 확장시킨 wide band ESPRIT 알고리듬을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제시된 알고리듬의 성능을 UCERSS 알고리듬의 성능과 비교하여 제시된 알고리듬의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1359-1369
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• 2007

본 논문은 이동 위성 관제 시스템을 위한 적응 배열 안테나 시스템에서 위성의 위치 파악과 빔 성형 기법에 관하여 서술한다. 이동시 위성 관제를 수행하려면 이동체에 대한 위성의 상대적 위치를 실시간적으로 파악하여 적응형 어레이 안테나 주 빔(main beam)을 위성으로 향하게 하여 위성 관제를 수행하여야 한다. 이를 위해서 고 해상도 전파 방향 탐지 알고리즘 중의 하나인 MUSIC(Multiple Source Idetification) 알고리즘을 사용하였고, 이에 대한 성능 분석과 아울러 구현시 위상 변환기의 양자화에 따른 영향에 대하여 분석하였다. 본 논문은 위상 배열 안테나를 이용하여 이동 위성 관제 시스템을 구현할 수 있음을 보여줌으로써 국내의 이동 위성 관제 시스템을 개발에 중요한 자료가 될 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1414-1419
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• 2000

본 논문에서는 임의 배열 안테나에 입사하는 다중 협대역 인코히런트 신호를 분리 추정하기 위한 분해능 향상 알고리즘을 제안한다. 도래각 추정 알고리즘의 분해능은 배열 안테나 개구면의 크기에 좌우되므로 분해능을 좋게 하기 위해서는 개구면을 크게 해야 한다. 그러나 실환경하에서 배열 안테나의 개구면 크기를 증기시키는 것은 비 실용적이므로 배열 안테나의 센서간격을 가상적으로 확장시킴으로서 개구면의 크기를 증가시키고 적절한 변환 행렬을 사용하여 이 가상 배열 안테나의 스티어링 행렬을 구하는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 비교분석한 결과 등간격 협대역 인코히런트 신호가 원형배열 안테나에 입사되었을 경우에 제안된 방법이 표준 MUSIC보다 뛰어난 분해성능을 보여주었다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권3호
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• pp.125-134
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• 2019

본 연구는 영상콘텐츠 제작과정에서 배경음악 선정의 자동화를 위하여 영상의 특성을 분류, 분석할 수 있는 프로그램을 구성하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 영상의 특성은 '주제 범주', '감정', '픽셀 움직임 속도', '색상', '등장인물' 로 선정하며, '주제 범주'와 '감정'은 Microsoft사의 Azure Video Indexer를, '픽셀 움직임 속도'는 Optical flow, '색상'은 Image Histogram, '등장인물'은 CNN (Convolutional Neural Network)을 활용하여 데이터를 추출하였다. 이러한 본 연구의 결과는 최근 주목을 받고있는 '인터넷 1인 방송 크리에이터'들의 콘텐츠 제작과정에서 배경음악 매칭을 위한 영상 특성 분석이 이루어졌다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.435-441
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• 2017

중간고조파는 주파수가 기본주파수의 정수배가 아니며 크기가 고조파에 비해 작으므로 중간고조파의 정확한 검출은 쉽지 않다. 본 논문에서는 필터뱅크 시스템과 적응 예측기를 이용하는 중간 고조파 검출 기법을 제안한다. 필터 뱅크 시스템에서는 입력신호를 부밴드로 분해한다. 적응 예측기에서는 분해된 부밴드 신호를 입력신호로, 오차신호를 출력으로 하여 중간고조파를 검출한다. 이럴 경우 적응예측기의 입출력 특성이 노치필터특성을 가지므로, 예측된 고조파신호가 오차신호에서 제거되므로 중간고조파 검출이 가능하다. 검출된 중간고조파의 크기와 주파수는 순환기법을 이용하여 추정한다. 제안 기법의 성능은 고조파와 중간고조파를 정현모델로 합성한 신호를 입력으로 사용하고, 시뮬레이션을 통해 중간고조파 검출결과를 평가한다. 그리고 중간고조파 검출 결과를 MUSIC, ESPRIT와 비교하여 제안기법의 타당성을 입증한다.

• 정보관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-104
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• 2007

본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.166-175
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• 1989

본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.121-127
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• 2009

본 논문은 다단계 특징벡터를 이용한 분류기 모델(Multistage Feature-based Classification Model: MFCM)을 제안하는데, MFCM은 주어진 데이터에서 추출된 특징벡터 전체를 한 번에 이용하지 않고, 같은 성질들의 특징벡터들끼리 모아서, 여러 단계에 걸쳐서 분류에 이용한다. 학습단계에서, 같은 성질을 가지는 특징벡터 그룹 각각을 이용하는 국지적 분류기의 분류 정확도 산출을 통해 각 특징벡터그룹의 기여도를 측정한다. 분류단계에서는 각 특징벡터그룹의 기여도에 따라 차등적으로 가중치를 적용하여 최종적인 분류결론을 이끌어 낸다. 본 논문에서는 MFCM의 개념을 기존의 몇 가지 분류 알고리즘에 적용하고, 음악 장르 분류 문제에 응용하여, 제안된 알고리즘의 유용성에 관한 실험을 수행하였다. 실험의 결과 제안된 MFCM을 이용하는 분류기는 기존의 알고리즘과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 7%-13%의 성능향상을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1243-1246
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• 1998

Three-dimensional(3-D) sound is a technique for generating or recreating sounds so they are perceived as emanating from locations in a three-dimensional space. Three dimensional sound has the potential of increasing the feeling of realism in music or movie soundtracks. Three-dimensional sound effects depend on psychoacoustic spectral and phase cues being presented in a reproduced signal. In this paper we propose an effective algorithm for the sound image expansion in television system using stereo image enhancement techniques. Compared to the other techniques of three-dimensional sound, the proposed algorithm use only two speakers to enhance the sound image expansion, while maintaining the original sound characteristics.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권3호
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• pp.160-165
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• 2018

This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.